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对于用户来说,影响网页打开速度的除了网站本身的代码与加载等设置问题以外,网络环境也是其中的一个重要影响因素,下面我们就一起来了解一下具体优化方法吧。
1、提升传输速度
提升传输速度主要用减少连接数量的方法,减少连接数量可以提升网页加载性能源于 HTTP 协议的特点,HTTP 协议基于 TCP/IP 协议存在三次握手,建立连接的时间比较长,在 Google 推动下 HTTPS 的普及下,证书传输和加解密又会耗费很多时间,因此,减少连接数量可以降低这些时间消耗。但是,同时要理解单位连接传输速度比较慢,总体加载性能依旧会降低,这也是多线程下载优化加载性能的原理。因为加载内容可以预先确定,所以,针对加载内容特点设计连接数量可以优化性能。例如文件比较大,平均传输速度比较小,可以考虑分多个连接并发加载。
平均传输速度是一个粗糙的统计值,预先根据这个粗糙的统计值设计连接数量,势必在平均情况下表现尚可在波动情况下表现就差强人意了。之前在做印度的业务,印度因为基础建设比较差网络拥堵情况严重、信号不稳定等,网络经常出现波动,这时优的方案应该是根据网络波动情况动态调整连接数量。动态调整可以一定程度解决这个问题,但是每次检测网速也有加载性能损耗,还可能因印度大量低端手机运算能力不足造成卡顿、崩溃等问题。
假设有一个简单的 AI 模型可以根据用户使用网络的习惯、网络情况和地理位置等信息,再结合不同长度文件和不同加载市场下加载性能的数据,推测用户加载网页时的网速情况,就可以由模型评估出一个合适的连接数量管理策略。
2、减少传输量
降低网页加载时间另一个重要方法就是减少传输量。这个比较直观,传输的数据量小加载性能自然好,但是传输数量往往不是我们想减小就能减小的,需要分两面看:压缩和排序。对于必须要加载的内容,减小传输数据量的主要办法是压缩,文本 Gzip、图片 WebP 等方法直接压缩文件内容来减小传输量。对于可延迟加载的内容进行延迟,避免对必要内容加载产生线程或网络资源竞争。
如果上述传统优化传输量方法还不能满足你的需求,那么 DCGAN 模型可能是一个选择。DCGAN 模型可以通过神经网络预测图片缺失的部分,如果只传输部分数据剩下的由模型补全,将极大减少传输数据量。其实,这个思路也是传统编程思想里用时间换空间的思路,因为 DCGAN 模型预测需要运算时间的。
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